# -*- coding: utf-8 -*-

import os

########################文字检测########################
##文字检测引擎 
pwd = os.getcwd()
opencvFlag = 'keras'  ##keras,opencv，模型性能 keras>opencv
IMGSIZE = (608, 608)  ## yolo3 输入图像尺寸
## keras 版本anchors
keras_anchors = '8,11, 8,16, 8,23, 8,33, 8,48, 8,97, 8,139, 8,198, 8,283'
class_names = ['none', 'text', ]
kerasTextModel = os.path.join(pwd, "models", "text.h5")  ##keras版本模型权重文件

############## darknet yolo  ##############
darknetRoot = os.path.join(os.path.curdir, "darknet")  ## yolo 安装目录
yoloCfg = os.path.join(pwd, "models", "text.cfg")
yoloWeights = os.path.join(pwd, "models", "text.weights")
yoloData = os.path.join(pwd, "models", "text.data")
############## darknet yolo  ##############

########################文字检测########################

## GPU选择及启动GPU序号
GPU = True  ##OCR 是否启用GPU
GPUID = 0  ##调用GPU序号

## nms选择,支持cython,gpu,python
nmsFlag = 'gpu'  ## cython/gpu/python ##容错性 优先启动GPU，其次是cpython 最后是python
if not GPU:
    nmsFlag = 'cython'

##vgg文字方向检测模型
DETECTANGLE = True  ##是否进行文字方向检测
AngleModelPb = os.path.join(pwd, "models", "Angle-model.pb")
AngleModelPbtxt = os.path.join(pwd, "models", "Angle-model.pbtxt")

######################OCR模型######################
##是否启用LSTM crnn模型
##OCR模型是否调用LSTM层
LSTMFLAG = True
##模型选择 True:中英文模型 False:英文模型
ocrFlag = 'torch'  ##ocr模型 支持 keras  torch版本
chinsesModel = True
ocrModelKeras = os.path.join(pwd, "models", "ocr-dense-keras.h5")  ##keras版本OCR，暂时支持dense
if chinsesModel:
    if LSTMFLAG:
        ocrModel = os.path.join(pwd, "models", "ocr-lstm.pth")
    else:
        ocrModel = os.path.join(pwd, "models", "ocr-dense.pth")
else:
    ##纯英文模型
    LSTMFLAG = True
    ocrModel = os.path.join(pwd, "models", "ocr-english.pth")
######################OCR模型######################
